论独立学院图书馆文献信息资源建设——以福建师范大学闽南科技学院图书馆为例

独立学院图书馆文献信息资源建设的迅速发展带来了馆藏比例失调、质量低、供需矛盾与资源共享意识薄弱等一系列问题,以福建师范大学闽南科技学院图书馆为例提出建立规划、组建采购队伍、进行数字化建设、扩大共享范围等对策。     

浅谈高校实验室文档资料的管理

该文从实验室各类文档资料的管理角度，并结合自己的实验室工作情况，阐述了高等院校实验室文档资料管理的现状，同时提出改进的方案和具体措施，对实验室管理水平的提高有一定的促进作用。     

一种应用于二进制传感器网络的目标跟踪算法

针对采用集中式粒子滤波方法解决二进制传感器网络目标跟踪问题存在的实时性较差和网络能量消耗大的缺点，提出了一种基于动态分簇的分布式粒子滤波算法。以随着目标运动而动态变化的簇为信息处理结构，簇头节点收集簇成员的单跳测量信息，实时对目标状态进行估计，非簇内节点进入休眠状态以节省能量。仿真表明，合理设置簇转换距离和激活半径，算法的跟踪精度与集中式粒子滤波方法相当；在不影响跟踪效果的情况下，可适当减小簇转换距离和激活半径，从而节省网络能量。     

基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测

由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性.     

基于IFCM-GRA的空间多维热误差温度测点优化

热误差是精密、超精密加工中主要的误差源之一,热误差温度测点优化是热误差补偿的关键问题.在机床空间多维布置的大量温度测点之间存在多重相关性,从众多测点中选取特征点的优劣程度,将直接影响到热误差补偿效果.通过对温度测点间多重相关性及温度与热误差关系的综合分析,采用改进的模糊C-均值(IFCM)聚类算法对温度测点进行聚类,以减小类与类之间温度测点的相关性,且避免FCM算法对初始聚类中心敏感易局部收敛的缺点.对温度测点按灰色关联分析(GRA)中的灰色综合关联度进行排序,从变化量和变化率的角度综合反映温度与热误差的关系.采用IFCM-GRA对温度测点进行优化,提高了热误差模型的鲁棒性及准确性,使温度测点数量大幅度减少.在某型号精密卧式加工中心上进行实验,温度测点从17个减少到4个.在不同转速下,利用多元线性回归对优化出的温度测点与热误差建立模型,所建立模型均能很好地预测热误差变化情况,经对预测模型分析,轴向热误差由几十微米减小到5μm以内.     

对象迁移自动机在TDT中的聚类研究

对象迁移自动机(OMA)是一种能够较好地解决话题识别与跟踪(TDT)中聚类问题的方法,但是,传统OMA模型由于聚类速度慢等缺点,难以满足TDT实时和增量聚类的要求.针对这一问题,本文一方面改进传统的OMA模型中自动机的动作设计,同时提出文档选择策略,加快了OMA的聚类速度.改进的方法在中等文档集上进行了实验,实验结果表明,该方法具有较好的聚类效果.     

面向对象的信息系统规划方法

提出了面向对象的信息系统规划方法. 将规划过程分为识别组织目标、识别组织行为、确定对象与子系统和建设子系统优先级排序等几个主要阶段. 定义了行为和对象的关联度矩阵,基于聚类方法确定信息系统子系统的建设需求. 并给出了子系统优先级排序的指标体系,采用层次分析法完成子系统优先级排序.     

基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法

 针对一般直觉模糊C均值聚类算法在寻优过程中易陷入局部最优解的问题,利用遗传算法具备全局寻优的优点,提出了一种基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法。在该算法中聚类中心为直觉模糊数,这使得遗传过程中个体信息变得复杂,进而增大了约束问题的处理难度。本文对产生的个体采用适时分段的归一化方法,很好地解决了该问题。仿真结果表明该算法所得聚类结果不仅准确而且更为细致。     

基于AIC方法的切换神经网络模型设计

将切换系统设计中的切换思想与神经网络相结合,构建了切换神经网络模型.根据模糊C均值（FCM）聚类方法将样本数据分为多组训练数据,每组数据对应训练一个单一神经网络模型,再利用赤池信息准则（AIC）制定相应的切换规则.根据输入数据特性,选择单一网络或多网络组合的输出作为模型输出,从而达到函数逼近目的.本模型更好地利用了各个子网络在特定区域具有较高逼近精度的特点.仿真结果表明,切换神经网络模型有较高的逼近精度.     

基于SQL分层抽样的数据挖掘算法的改进

在对数据库聚类分析的基础上进行分层抽样,并使用关联规则,得出了数据之间的潜在关系.同时,对网民健身情况调查数据进行了实证分析,在SQL Server 2005上实现了抽样后的关联规则挖掘,提高了关联的效率,并取得了良好的效果.另外,对关联规则的评估作了一定的改进创新.